L'annotation des images et des vidéos au service des véhicules autonomes
Les consultants en gestion de McKinsey & Company s'attendent à une adoption généralisée des taxis robotisés d'ici 2030. Cela nécessitera une augmentation considérable de la production de véhicules. Cependant, de nombreux défis techniques subsistent.
Vox News rapporte qu'il reste un certain nombre de problèmes à résoudre pour que les véhicules autonomes deviennent une réalité. Il s'agit notamment des difficultés de navigation météorologique et des préoccupations concernant le piratage et la cybersécurité. Ces problèmes sont importants, mais l'industrie continue d'innover et de s'améliorer.
L'annotation des données est un domaine où cela se produit. Les services d'annotation professionnels peuvent aider à surmonter de nombreux obstacles au développement en fournissant une annotation vidéo et image précise et évolutive. Labelify collabore avec une société d'intelligence artificielle qui développe des véhicules autonomes pour résoudre les problèmes d'étiquetage intelligent des données.
Détermination des objectifs
Trois objectifs ont été fixés par le client pour son modèle d'apprentissage automatique. Ils ont nécessité la création d'un ensemble de données personnalisé. Ils ont pu travailler avec Labelify en tant que prestataire de services et optimiser le processus d'annotation en énonçant leurs objectifs. Tels étaient les objectifs :
Surveillance du comportement dans la voiture : la sécurité et l'expérience utilisateur peuvent être considérablement améliorées en installant une surveillance de cabine IA. Le client voulait entraîner le modèle à reconnaître les expressions faciales et à suivre les mouvements des passagers. La surveillance du comportement en voiture activée par l'IA pourrait aider à prévenir les accidents en alertant les conducteurs s'ils s'endorment ou ne font pas attention.
Reconnaissance des véhicules de jour comme de nuit : l'objectif principal des véhicules autonomes est d'identifier d'autres véhicules et de naviguer autour d'eux. Pour assurer la sécurité, il est crucial que le processus de reconnaissance fonctionne 100% du temps. Les conditions de faible luminosité rendent cela encore plus difficile. Les modèles de vision par ordinateur qui ne sont pas habitués à la conduite de nuit peuvent être sérieusement affectés.
Vision par ordinateur pour les véhicules autonomes : Une compréhension holistique de l'environnement est essentielle pour les véhicules autonomes. Cela inclut la capacité de faire la distinction entre la route, le trottoir et le ciel. Cela est particulièrement difficile dans les environnements urbains très fréquentés, où les systèmes d'IA reçoivent beaucoup de données sensorielles.
Le processus de résolution de problèmes de Labelify est facilité par l'utilisation de Labelify
Labelify a été choisi par le client pour fournir des données de formation annotées pour ce projet complexe. Labelify est un service d'annotation professionnel qui peut s'appuyer sur l'expérience de nombreux autres projets d'annotation afin de résoudre des problèmes de développement spécifiques.
Labelify a fourni 500 heures de séquences annotées de divers conducteurs pour soutenir la formation à la surveillance en voiture. Les annotateurs expérimentés de Labelify ont utilisé des annotations squelettiques sur le haut du corps des conducteurs et des passagers pour suivre le mouvement à travers chaque image. L'annotation des points clés a également été utilisée pour identifier les traits du visage dans les vidéos. Ces données ont ensuite été transmises à l'IA pour une surveillance embarquée, lui permettant d'apprendre comment les humains se comportent sur la route.
L'équipe d'annotateurs de Labelify a analysé de nombreuses heures de vidéos de trafic pour identifier les véhicules. Chaque véhicule a été identifié par sa plaque d'immatriculation et suivi à travers chaque cadre. D'autres informations figuraient également sur chaque étiquette, notamment le constructeur, le modèle et la couleur. Pour créer un ensemble de données qui représente avec précision les conditions d'éclairage du monde réel, cela a été fait pour les images de jour et de nuit.
Labelify a utilisé des outils d'annotation sur mesure afin de créer un ensemble de données avec 20 000 segments de rues américaines et européennes pour aider à soutenir son projet de vision par ordinateur de véhicule autonome. Les annotateurs utilisent des techniques de segmentation sémantique pour diviser les images pixel par pixel en objets spécifiques : voiture, panneau, arbre, route, panneau et arbre. Il s'agit d'une partie importante du développement de l'IA des véhicules autonomes.
Transformer la gestion du bétail grâce à une annotation de données de qualité
L'élevage intelligent est un prometteur façon de répondre aux besoins du XXIe siècle. Les systèmes de surveillance de l'IA basés sur la vision par ordinateur peuvent aider les agriculteurs et améliorer le bien-être des animaux tout en favorisant l'efficacité. Les modèles d'apprentissage automatique modifient le fonctionnement de la gestion du bétail. Ils peuvent gérer les troupeaux et alerter les producteurs lorsque des problèmes de bien-être peuvent être présents.
L'annotation vidéo et l'annotation d'images ont été un facteur clé dans le développement de systèmes d'IA pour la gestion du bétail. Les développeurs doivent disposer des données nécessaires pour permettre à la technologie d'atteindre les objectifs visés.
Labelify et d'autres fournisseurs d'annotations répondent à ce besoin en proposant des ensembles de données de haute qualité qui répondent aux normes de l'industrie. Ce blog mettra en lumière les nombreuses applications passionnantes de la technologie de l'IA dans la gestion du bétail et expliquera comment certaines techniques d'annotation peuvent être utilisées pour rendre ces applications possibles.
Potentiel de l'IA dans la gestion du bétail
- Les modèles de vision par ordinateur de l'agriculture intelligente peuvent surveiller le bétail et transmettre des informations importantes aux agriculteurs. Voici quelques exemples d'applications spécifiques :
- Les drones peuvent compter automatiquement le nombre d'animaux dans une zone ou un champ. Cela alerte les agriculteurs des animaux manquants dans de vastes zones.
- Des caméras alimentées par l'IA sont utilisées pour détecter et surveiller la santé des troupeaux. Une intervention précoce est essentielle pour sauver les animaux et réduire la propagation d'agents pathogènes mortels pour le bétail.
- La surveillance des troupeaux comprend également la surveillance des taux d'alimentation afin de s'assurer que tous les animaux reçoivent la nutrition dont ils ont besoin.
- Les techniques d'annotation soutiennent la gestion du bétail
- L'accès à des données de formation vidéo et image de haute qualité est requis pour les cas d'utilisation ci-dessus. Les techniques d'annotation sont particulièrement utiles pour les modèles de gestion du bétail.
Segmentation sémantique: Cette technique permet de diviser les images pixel par pixel en différentes classes d'objets. Cela s'appliquerait à l'imagerie du bétail, où chaque pixel représentant une vache serait identifié par la même couleur. Le même traitement serait accordé au champ, au ciel ou à tout autre type d'objet. Ce type d'annotation permet aux modèles de comprendre des environnements complexes.
Segmentation des instances : Cette méthode d'annotation ajoute une segmentation sémantique détaillée supplémentaire en identifiant chaque instance d'une classe particulière. Cela signifie que chaque vache dans une image de bétail doit être étiquetée avec une couleur différente. Ce niveau de détail peut être difficile à étiqueter, en particulier lorsqu'il est réparti sur plusieurs images de données vidéo.
Annotation à l'aide de polygones : Les systèmes de gestion du bétail doivent reconnaître les formes complexes des différents animaux. Ceci est réalisé en utilisant des techniques d'annotation de polygones pour tracer le contour des animaux dans un large éventail de contextes et de positions.
Annotations squelettiques Cette formation se fait à l'aide de données vidéo. Les annotateurs tracent des lignes sur les vidéos qui montrent des animaux se déplaçant pour marquer leurs membres ou leurs points d'articulation. Ces informations permettent aux modèles de reconnaître les mouvements normaux et anormaux.
Les services d'annotation de données offrent un avantage
Le déploiement efficace de ces techniques d'annotation est essentiel pour créer des ensembles de données de formation à l'IA sur la gestion de l'élevage d'annotations de qualité. Cette tâche chronophage peut s'avérer prohibitive pour les petites et les grandes entreprises technologiques. En tirant parti de leur expérience et de leur expertise en gestion, les services d'annotation professionnels peuvent alléger le fardeau de la création et de l'étiquetage des données.
Labelify utilise une technologie propriétaire, une équipe interne d'annotateurs et un contrôle qualité à plusieurs niveaux pour garantir une annotation des données précise, abordable et évolutive. Pour planifier votre démo personnelle, contactez un membre de l'équipe dès aujourd'hui.
